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Curso de Redes Neuronales con Python
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Duración total
200 horas
Teleformación
100 horas
Créditos
Resumen del curso
Descripción
Este Curso de Redes Neuronales con Python aborda desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas de las redes neuronales con Python. Se exploran los conceptos clave de las neuronas artificiales, entrenamiento y optimización de modelos, utilizando librerías populares como TensorFlow y Keras. Aprenderás sobre redes profundas (DNN), convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN/LSTM), con un enfoque práctico en el uso de técnicas como regularización, funciones de activación y retropropagación. Además, el curso introduce las Generative Adversarial Networks (GAN) y autoencoders, aplicando estos modelos en problemas reales como el procesamiento de imágenes y series temporales. Podrás dominar el campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales.
Objetivos
- Comprender la estructura y el funcionamiento de las neuronas artificiales y redes neuronales. - Aplicar algoritmos de retropropagación y técnicas de optimización en redes neuronales. - Implementar redes neuronales en Python usando librerías como Keras y TensorFlow - Desarrollar modelos de redes profundas para la clasificación y regresión de datos. - Construir redes convolucionales y aplicarlas en el procesamiento de imágenes. - Entender el uso de redes recurrentes en secuencias temporales y LSTM. - Explorar la implementación de GAN y autoencoders para la generación de datos.
Para qué te preparará
El Curso de Redes Neuronales con Python te prepara para diseñar, implementar y optimizar modelos de redes neuronales en Python. Te proporcionará las habilidades necesarias para aplicar redes profundas, convolucionales y recurrentes en problemas complejos de clasificación, predicción y generación de datos. Además, te permitirá abordar desafíos en el campo de la inteligencia artificial, trabajando con librerías como TensorFlow y Keras.
A quien va dirigido
El Curso de Redes Neuronales con Python está dirigido a desarrolladores, pofesionales de ciencia de datos, ingeniería de software y estudiantes con interés en el aprendizaje automático. También es adecuado para profesionales de la inteligencia artificial que deseen especializarse en redes neuronales y su aplicación práctica en proyectos de machine learning.
Temario
Titulación
"Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. """"""""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Claustro
Docente
CARLOS ÁLVAREZ GONZÁLEZ
Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantaci...
Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica. Experiencia profesional: Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial. Competencias profesionales: Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).
